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世界模型(從預測規劃到具身智能)

  • 作者：編者:蒲源//牛雅哲|責編:張爽
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121537103
  • 出版日期：2026/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：399
人民幣：RMB 118 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以「世界模型」為主線，介紹從決策智能基礎到通用智能體的技術演進過程。全書內容沿兩條脈絡展開。第一條脈絡追蹤世界模型本身的發展：從依賴人工規則和模擬器的樹搜索（如 AlphaZero），到MuZero在隱狀態空間中學習價值等表示並結合樹搜索規劃，再到基於循環狀態空間的預測模型（Dreamer系列）——世界模型從封閉的規則逐步演變為可以從數據中學習進化的環境動力學模型和系統。第二條脈絡關注應用領域的拓展：從虛擬模擬環境走向真實物理世界，探討自回歸世界模型、互動式生成模型，以及視覺－語言－動作模型的技術原理與規模化擴展方式，分析這些方法如何突破模擬與現實的邊界。兩條脈絡在智能體強化學習中交匯：世界模型不僅是環境的「模擬器」，也是支撐自主決策的核心組件。
    本書兼顧理論推導與工程實現，輔以詳盡的代碼示例與前沿研究解讀，旨在幫助讀者建立從數學理論到實踐應用的完整知識體系，既適用於希望深入了解世界模型、智能體的讀者，也適合作為高等院校電腦及相關專業的師生參考用書。
作者介紹
編者:蒲源//牛雅哲|責編:張爽
目錄
第一部分  認知基石
  第1章  緒論
    1.1  智能的本質：在不確定性中進行預測與規劃
      1.1.1  智能的多維定義
      1.1.2  不確定性：物理世界的本質特徵
      1.1.3  預測與規劃：智能的雙翼
      1.1.4  人類智能中的預測與規劃
    1.2  世界模型：連接感知與行動的橋樑
      1.2.1  世界模型的定義與功能
      1.2.2  無模型與有模型方法的對比
    1.3  技術演進路線
      1.3.1  從無模型到有模型
      1.3.2  從判別式到生成式
      1.3.3  邁向基礎世界模型
    1.4  本章小結
  第2章  學習與搜索的數學基礎
    2.1  序列決策問題與馬爾可夫決策過程
      2.1.1  馬爾可夫決策過程與馬爾可夫性質
      2.1.2  策略、價值函數與貝爾曼方程
      2.1.3  求解馬爾可夫決策過程的經典方法
    2.2  從分類到預測：策略與價值的函數近似
      2.2.1  神經網路作為通用函數近似器
      2.2.2  價值函數近似：從Q-Learning到DQN
      2.2.3  策略函數近似：策略梯度方法
      2.2.4  變分推斷
      2.2.5  從無模型到有模型強化學習
    2.3  規劃方法概覽
      2.3.1  模型預測控制
      2.3.2  經典啟髮式搜索
      2.3.3  基於梯度的軌跡優化
      2.3.4  符號規劃
      2.3.5  規劃方法的對比與選擇
    2.4  蒙特卡洛樹搜索
      2.4.1  規劃範式
      2.4.2  從Rollout演算法到MCTS
      2.4.3  MCTS四步法
      2.4.4  UCB演算法與UCT演算法：探索與利用的平衡
      2.4.5  MCTS的理論性質
    2.5  學習與搜索的互補
      2.5.1  系統1：神經網路的快速直覺
      2.5.2  系統2：MCTS的深思熟慮
      2.5.3  雙系統協作：AlphaZero的成功範式
      2.5.4  系統2的兩種形式
    2.6  實踐案例：構建一個基於純搜索的決策智能體
      2.6.1  井字棋環境定義
      2.6.2  MCTS節點與核心演算法實現
      2.6.3  案例小結與擴展思考
  ……
第二部分  決策導向的世界模型
第三部分  生成導向的世界模型

第四部分  具身世界模型
結語
參考文獻

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